LLM中種子（Seed）作用是什么：多樣性

在LLM（大語言模型）中，種子（Seed）用于初始化隨機數生成器，發揮著確保結果可重復性的關鍵作用，具體如下：

作用

當大語言模型生成文本時，很多操作涉及隨機選擇，比如從多個可能的下一個詞中采樣。種子為這些隨機操作提供一個固定的起始狀態，只要種子值固定，在相同輸入和模型設置下，每次生成的結果都會相同，方便研究和調試。

舉例

假設你使用一個大語言模型生成故事，設置種子值為100，輸入“在一個神秘的森林里”，模型生成了一段特定的故事內容。之后你再次使用該模型，輸入同樣內容，并保持種子值為100，模型會生成與之前完全一樣的故事內容。

在研究模型性能時，研究人員可能想測試不同優化方法對模型生成效果的影響。為保證對比的公平性，除了優化方法不同外，其他因素要保持一致，這時固定種子值，就能確保在相同輸入下模型的初始隨機狀態相同，讓實驗結果更具可比性。